기록은 기억을 지배한다

안녕하세요, 오늘은 google에서 작성한 MobileNet의 두 번째 버전입니다. 정식 이름은 MobileNetV2: Inverted Residuals and Linear Bottlenecks로 기존의 MobileNet에서 cnn구조를 약간 더 수정하여 파라미터 수와 연산량을 더욱 줄인 네트워크입니다. 논문링크: https://arxiv.org/abs/1801.04381 MobileNetV1 리뷰: https://minimin2.tistory.com/42 우선 논문에 제시된 아래 cnn 구조를 먼저 살펴보겠습니다. 두 구조의 block내부는 모두 지난 포스팅에서 설명드린 depthwise separable convolution입니다. (a)는 일반적인 resnet 구조에서 사용하는 residual 구조..

안녕하세요, 오늘은 MobileNet:Efficient Convolutional Neural Networks for Mobile Vision Application에 대해 리뷰해보겠습니다. 논문 링크: https://arxiv.org/abs/1704.04861 CNN의 초기 모델 VGG Network는 다들 아실 겁니다. 아래는 VGG-16 Network의 구조입니다. 단순히 채널 수를 증가시키며 convolution-pooling 의 연속으로 구성되어있습니다. 가장 직관적인 구조로 이해도 쉽고 구현하기도 쉽습니다. 하지만 모바일 환경에서 구동시키기엔 convolution 구조가 다소 무겁습니다. 그래서 파라미터량을 획기적으로 줄이기 위해 MobileNet이라는 새로운 논문이 나오게 됩니다. 이는 기존의 ..